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中国第一家交货的自动驾驶独角兽:完全自主泊

李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | "民众,"号 QbitAI

这不是头一个自立停车规划。

但这是第一个无人驾驶技巧、hold住最难场景,真正可量产资源的规划。

意义还不止于此。在特斯拉路线备受质疑、举世自动驾驶始创公司八卦多于营业进展,无人车“穷冬”的各种晦气的风潮下,此时交货,非比平常。

今日正名者:Momenta。

这家中国自动驾驶独角兽公司,刚刚宣布了自立停车产品Mpilot Parking。

这是一款如何的产品,不多说,先看货。

产品初体验

自立停车,顾名思义便是停车进库全程让车“自立”。

在Momenta姑苏总部地下约500平米的多层写字楼泊车库,我们随这辆自动驾驶改装痕迹并不显着的林肯MKZ,体验了全历程:

到达泊车场,司机下车,自立停车启动:

开始从地面进入地下,下坡,毫光变暗。

地库行车中,速率5公里\小时阁下,但人车混行场景很常见:

也有其他人类司机正在停车,无人车选择停劣等待,先让其完成:

着末,到达目标泊车位,倒车入库。假如长短写字楼场景,也可以指定或让无人车“自立”探求余暇车位泊入:

接下来切换应用处景——无人车受到车主远程召唤,泊出:

再次碰到其他车辆,但此次无人车检测鉴定可以绕行,于是绕行经由过程——相似场景,不合处置惩罚要领,也表现出系统老司机的那一壁。

着末到达电梯口,车主上车,自动驾驶系统继承赞助开出地库。

全程零接收,车主长路过由过程手机就能一键启动和召唤。

可以预想的是,一旦规划进入前装并以量产车交付,泊车入库的光阴将获得节省,不少泊车场的剐蹭变乱也能极大年夜避免。

而且令人振奋的还有光阴表,Momenta方面走漏,跟多个标杆客户的实际相助已经展开,2021年-2022年该产品规划就会陆续经由过程量产车交付。

自动驾驶产品查验标准

虽然不是头一家推出自立停车产品,但Momenta该款产品,确凿不一样。

有啥不一样?体现在车主体验层面的大年夜不一样。

差别于之前的自立停车规划——不限场景、不堆昂贵传感器,以致不依附泊车场智能化改造。

产品可以经得起三大年夜标准的查验:可用、好用,轻易用。

先从可用提及,核心查验项是资源。

一套自立停车规划,从车库进口到车位停稳熄火,如今技巧上并非不能实现,然而一旦必要加持激光雷达等激光雷达的传感器,量产门槛就会被大年夜大年夜推高。

而且当我们说“可用”,还得是各人买得起的可用,任何车型可配的可用,无需经年累月等待车规标准的可用。

Momenta的规划,实际便因此此倒推打造的成果。

整套传感器系统,共搭载4路环视鱼眼相机、一个前视摄像头,外加12个超声波雷达,均是已成熟量产相符车规的传感器。

虽然没有明确公布资源数据,但略微对汽车财产供应链认识的话,也就约为一部手机的售价——照样国产手机。

假如传感器资源才多一部手机的钱,就能让天天车库进出交给机械,算不算可用?

其次是好用,核心磨练的是场景应对能力。

换而言之,任何时刻任何场景都不必要车主来接收的能力。

差别于环路无人驾驶,地库车速相对较低,但依然不乏极度场景。

比如人和其他车辆不规范操作的场景,车辆占道或越过正常车位的场景,多层车库高低坡造成情况变更的场景。

都邑影响自动驾驶正常行进,也就要求自立停车规划能够准确感知障碍物的种类、尺寸、间隔以及运动状态,也必要有更完善准确的定位能力。

着末是轻易用。核心要求是买来即用,不挑园地。

之前已经宣布的自立停车规划,或者对车端智能传感设备设置设置设备摆设摆设要求高,或者对泊车场智能化改造有依附。

最常见的是用传感器改装泊车场,经由过程车路协同的要领低落车端智能的难度,但无论是资源,照样改装光阴,都带来新问题。

这都邑阻碍自立停车的真正落地应用。

从车厂和车主角度而言,谁又盼望卖车和新规划时,还要让用户斟酌是否所有泊车场都能去的问题?

以是场端依附一日不办理,自立停车规划都不能算易用。

而且既然是轻易上手,就得“开箱即用”,不能再让用户介入长光阴的“路测”。

以是这次Momenta也将其另一项核心壁垒能力——高精度舆图的建图定位技巧,落地到了产品规划上。

背后技巧详解

如斯水准的自立停车规划实现,所用技巧肯定不止一项。

现已业内耳熟能详的感知、决策筹划、节制和定位,均在此中发挥感化。

但这次Momenta之以是规划可用好用易用,最具功力的自然是高精度舆图建图方面的冲破。

认识Momenta创业史的人,都对Momenta的高精度舆图规划不陌生。

但现在,“重活苦活”正在转换为上风。

一方面是Momenta业已成熟的低资源自动化建图。

比拟昂贵的激光雷达建图,Momenta采纳视觉为主的规划实现低资源自动化建图。

建图采集系统应用成熟的四路环视鱼眼相机、破费级IMU及轮速等传感器,总资源较低。

在建图历程中,经由过程深度进修措施提取视觉语义特性,应用SLAM技巧自动化天生基于语义的高精舆图。

全部系统云端和车端都能完成实现,无需职员介入,精度达到10cm级别。这是什么观点?一样平常车道线是20cm。

另一方面是建图的低门槛:量产车行驶过泊车场就能完成。

当搭载了Mpilot Parking的车辆进入舆图未覆盖区域,车辆行驶过泊车场即可自我进修、建立该区域舆图,并上传到云端,便于后续基于此舆图长进行定位。同时,行驶在此区域的其他车也可共享沾恩。

这种众包要领,也是快速规模化实现低资源建图和更新的关键所在。

无需专门的舆图采集车,支持量产车辆自立建图,多辆车经由过程众包实现快速规模化建图和更新。

而且跟着光阴的推移,地库中增添或消掉的元素,都可以经由过程众包车辆进行舆图元素的实时更新。

不得不说,确凿是应对“无限战斗”的一次人夷易近汪洋大年夜海式的办理之道。

Momenta之路

值得一提的是该规划背后的核心认真人:夏炎。

她是Momenta的合股人,也是产品研发认真人。

虽然在工业界亮相不多,但夏炎在学术领域早已名声大年夜噪。

而且Mpilot Parking还不是Momenta团队的独一产品。

之前他们还打造完成了面向Highway (高速)的自动驾驶规划,明年第一季度还将宣布Mpilot Urban(城市)场景规划。

难能珍贵的是,从高速、停车到城市区间路况,Momenta都将基于同一套硬件系统平台和传感规划。

这也意味着,资源方面无需变更,就能为车厂和车主用户供给三种场景下的自动驾驶能力,实现最大年夜化继续自动驾驶体验。

但这还不是这家自动驾驶独角兽的完备路线宏图。

夏炎说,Momenta从创办起就明确了目标,盼望经由过程数据迭代,实现人机共驾到完全无人驾驶。

而从有人到无人,此中关键便是数据真正的大年夜规模、自动化流畅,形成闭环。

这就对技巧、资源、安然和产品的一体化提出了高要求。

在本次规划落地中,夏炎也专门谈到了对场端智能、5G等技巧的见地。

她觉得这些技巧都邑对未来自动驾驶孕育发生伟大年夜影响,但当前它们将来未来,可以作为冗余筹备,但终了债如果从车端完成核心问题。

于因此规模化量产交付为目标,也从规模化量产为目标。

夏炎带领团队从2017年事尾开始打造规划,夜以继日,赓续推动产品迭代。

现在,Highway (高速)和停车场景都以完成,先期前装客户相助已经展开。

这套规划除了硬件传感平台一以贯之,也不限车型车款,可以最大年夜化推动规模化量产。

这倒让人想起特斯拉CEO马斯克的最新思虑,他说一旦特斯拉全自动驾驶实现,RoboTaxi推出,就会前进车的售价,以致不再贩卖汽车。

或许从一开始,马斯克便是出于自动驾驶造车的。

不过在地球另一端,Momenta这群年轻AIer,从一开始就从自动驾驶而去,以自动驾驶大年夜脑为目标,可以把系统放到任何车上,让每一小我都可以先体验到自动驾驶功能。

先解放部分光阴,提升驾驶体验,着末在数据迭代流畅中实现人从驾驶中的完全解放。

△Momenta后装自动驾驶车,无显着改装痕迹

更紧张的是,自动驾驶蒙受质疑确当前,Momenta站了出来,用产品措辞,给外界以信心。

他们由于信托自动驾驶而启程。

但现在,他们会让更多人由于望见而信托。

— 完—

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